- •Раздел 7. Компьютерные технологии интегрированных программных пакетов, распределенной обработки информации.
- •1. Теоретическая сущность интегрированных информационных технологий.
- •1.1. Понятие интегрированных информационных технологий.
- •1.2. Сущность интегрированных программных пакетов.
- •2. Сосредоточенные и распределенные средства обработки информации.
- •2.1. Стратегия клиент/сервер.
- •2.2. Офис как элемент системы управления бизнес-процессами.
- •3. Корпоративные информационные системы.
- •Enterprise
- •3.1. Системы управления ресурсами (erp).
- •3.1.1. Системы управления ресурсами.
- •3.1.2. Анализ рынка и поставщиков erp-систем в России.
- •3.2. Системы управления отношениями с клиентами (crm).
- •Пирамида мотивов в индустриальной экономике
- •Пирамида мотивов в «новой» экономике
- •3.2.3. Преимущества применения crm.
- •3.2.4. Классификация и технологии систем crm.
- •3.2.5. Анализ рынка и поставщиков crm-систем в России.
- •48% 11% 9% 7% 6% 4% 1% 14%
- •5% 12% 28% 55%
- •3.3. Системы бизнес-аналитики (bi).
- •3.3.1. Что включает в себя бизнес-аналитика?
- •Operations
- •3.3.2. Анализ рынка и поставщиков bi-систем в России.
- •61,91% 4,76% 33,33%Рис.7.28 – Уровень использования российскими заказчиками bi-систем.
- •3.4. Системы оптимизации бизнес стратегии (bmp).
- •3.4.1. Системы анализа бизнес стратегии.
- •3.4.2. Анализ рынка и поставщиков bpm-систем в России.
- •17,1% 16,4% 15,2% 14,1% 8,1% 7,9% 6,2% 4,3% 3,0% 3,0% 2,8% 1,9%
- •155% 179% 121% 123% 81% 129%
- •27,1% 12,2% 12,0% 6,0% 0,9% 12,2% 0,4% 4,9% 0,6% 6,4% 9,2% 8,1%
- •72% 59% 50% 48% 48% 46% 28% 41% 50% 50% 52% 54%Рис.7.32 – Соотношение российских / иностранных поставщиков bmp.
- •3.5. Data Mining – интеллектуальный анализ данных.
- •3.5.1. Интеллектуальный анализ данных.
- •3.5.2. Анализ поставщиков и рынка приложений с Data Mining в России.
- •4. Аналитические информационные системы.
- •4.1. Построение единого информационного пространства на предприятии.
4. Аналитические информационные системы.
Сегодня важнейшим условием, определяющим эффективность работы с информацией, является широкое применение новых информационных технологий. Это в первую очередь профессиональные базы данных, сеть Интернет, информационно-аналитические комплексы. Сеть Интернет рассматривается как огромное хранилище разнородной неструктурированной информации [31] (рис.7.36).
●●●
Рис.7.36 – Общая архитектура аналитических ИС.
Именно поэтому на предприятиях различных сфер деятельности стали появляться отдельно выделенные специалисты, а иногда и целые службы, которые занимаются исключительно анализом информационных потоков, как внутри, так и вне предприятия.
Основные функциональные обязанности специалистовтаких служб следующие [32]:
- Сбор и оперативное использование информации по хозяйственному, административному, гражданскому законодательству.
- Сопровождение и анализ содержания заключаемых договоров, а также подготовка рекомендаций по вопросам правильной защиты от противоправных действий конкурентов.
- Сбор, накопление, обработка, анализ и выдача информации о возможных клиентах и партнерах, перспективах сотрудничества.
- Работа с акционерами, дилерами, финансовыми брокерами.
- Подготовка и проведение рекламных компаний.
- Сбор и анализ коммерческой информации в СМИ.
- Анализ процессов и тенденций в инвестиционно-финансовой сфере.
- Сбор информации о деятельности конкурентов.
- Разработка концепции стратегического развития предприятия.
- Проведение экспертиз и др.
Развитие научных исследований в области моделирования деятельности человеческого мозга, опыты в области создания искусственного интеллекта дали разработчикам математические аппараты для создания программных продуктов в области нейронных технологий, интеллектуального поиска в неструктурированной текстовой информации (Text Mining), системы извлечения данных и систем распознавания образов (Data Mining).
Разработки в этой области привели к созданию технологии управления знаниями (Knowledge Management), что фактически знаменует собой готовность специалистов в области разработки программных продуктов перейти к автоматизации областей человеческой деятельности, трудно поддающихся формализации, к которой можно отнести и процессы анализа информации.
Современные фирмы в своей работе используют информацию, получаемую из масс-медиа, внутрифирменных, банковских, правительственных отчетов, а также прогнозных исследований. В настоящее время подобная аналитическая работа невозможна без использования специализированных информационных технологий и систем. Практическое использование аналитических информационных систем, в частности, позволяет [33]:
- постоянно отслеживать и анализировать новую информацию, имеющую отношение к бизнесу конкурентов;
- организовать постоянный поток автоматически выделяемой информации о действиях конкурентов (таких как: ценовая политика, слияния и поглощения, рекламные объявления и анонсы, отзывы об их изделиях);
- раскрывать планы конкурента;
- проводить изучение потенциального спроса на продукцию и услуги;
- изучать реакцию рынка на отдельные свойства товаров и услуг, например, с помощью анализа тональности публикаций об этих объектах.
Эти системы используются в различных областях деятельности: в деловой разведке, в маркетинговой деятельности и исследованиях рынка, в обработке масс-медиа информации, при анализе контента, медицине, банковской сфере, страховании и др.
Концепция аналитических информационных систем предполагает реализацию 3-х принципов:
1. Единое информационное пространствовзаимосвязанных фактов и гипотез независимо от типа их контента (содержимого источников информации).
2. Связь фактов или гипотезс релевантными источниками информации (аргументированность фактов и гипотез).
3. Исторически-пространственная информационная модель базы данных фактов и гипотез. Это означает наличие атрибутов времени и места для каждого факта или гипотезы, а также невозможность их безвозвратного удаления.
Реализация этой концепции связана с решением ряда проблем преобразования различных форм представления знаний. Основной причиной относительно малого объема рынка систем извлечения знаний и систем поддержки принятия решений о том, что на сегодня практически ни одна система аналитической обработки различного типа контента не производит формально-семантическую интерпретацию результатов своей работы (хотя бы за счет семантического шкалирования результата). Это не позволяет без дополнительных программных компонентов преодолеть понятийный разрыв между результатами работы систем типа Knowledge Discovery и Data Mining и входом систем поддержки принятия решений. Этот разрыв «сшивается» за счет интеграции результатов работы программ экспертом-аналитиком для лица, принимающего решение. Такая технология приводит к тому, что добытые знания «упрятываются» в документы, теряется их аргументация, они не могут быть повторно получены. В большинстве корпораций каждый новый аналитик проходит весь путь накопления профильных знаний заново, прежде чем он сможет стать экспертом.
Для управления пространством фактов и аналитических информационных системах используется подсистема обработки фактографической информации. На ее входе из различных источников выделяется не только поток информации об изучаемых объектах в форме количественных показателей, видеоклипов, документов (информационных сообщений), но и выделенный из них поток знаний (т.е. аналитически обработанная, классифицированная и очищенная информация), основной формой представления которых являются факты и гипотезы. Естественно, факты проходят процедуры очистки, интеграции и другие стандартные процедуры управления единым информационным пространством фактов. Поэтому инфологическими особенностями информационной модели являются: поддержка множественных фактов об одном событии; наличие у факта атрибутов для его трекинга (идентификации автора, времени, источника факта) для его возможного повторного извлечения; поддержка множественных версий интерпретации фактов.
Характерная особенность текущей ситуации на рынке IT такова, что в этой области, в преддверии ожидаемого спроса на данные решения, работает большое количество компаний, которые до этого специализировались на поставках программных продуктов в области аналитической обработки информации, электронного документооборота, CRM, ERP-систем. Анализ рынка таких программ не дает ясной картины положения дел в этой области:
- во-первых, отмечается рост количества фирм, предлагающих программные продукты под названием «информационно-аналитические программы»;
- во-вторых, в большинстве случаев эти программы едва ли способны обеспечить хранилище данных и качественный анализ;
- в-третьих, пакеты программ, способные идентифицировать и анализировать информацию, встречаются намного реже.